系统:Linux-4.4.0(Ubantu)
显卡:nvdia Titan Xp

操作过程:

1、创建环境:
conda create -n your_env_name python=X.X
如:
conda create -n reddoge python=3.7

2、激活环境
activate your_env_name
如:
activate reddoge

3、安装cuda和cudnn

这一步需要参考你自己电脑的显卡型号,查看tensorflow对应的cuda与cudnn,具体教程网上有很多。(在清华镜像源下载,速度会快很多)
conda install cudatoolkit=10.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/
conda install cudnn #系统会根据你的cuda版本安装cudnn

4、检查自己的GPU是否已经可以使用
[1] import temsorflow as tf
[2] tf.test.is_gpu_available() 
如果安装成功,系统会打印一些信息,并最后显示:
[3]True
Ps.我在这里遇到了一些问题,我本机电脑上的Titan Xp显卡驱动为380版本,而cuda10+TensorFlow2.0需要更高版本的驱动,所以在这里我升级了驱动,具体代码如下:
sudo apt-get install nvidia-410
(于是把实验室的服务器显卡上跑着的代码全部杀了,差点没被学长学姐锤死o(╥﹏╥)o)

5、升级完驱动,查询一下
nvidia-smi
显示显卡升级完毕,cuda版本也安装完毕!

6、启动ipython敲入命令:

In [1]: import tensorflow as tf 
In [2]: tf.constant(1.0)+tf.constant(5.0)

返回结果:
Out[2]: <tf.Tensor: id=2, shape=(), dtype=float32, numpy=6.0>

安装配置完毕!